为什么'corenlp.run‘在本地运行CoreNLP时产生不同的结果？

Question

corenlp.run网站应该是CoreNLP的演示站点，它显示的结果与我在本地机器上运行CoreNLP管道时的结果非常不同。

该网站实际上显示了正确的结果，而本地机器版本没有。我想知道是否有任何与CoreNLP项目关系密切的人能够解释这些差异？

举个例子--这就是当我用它作为输入“给我在Soquel上的一家提供优质法国菜的餐厅”(这是来自RestQuery数据集)时会发生的情况。

在CoreNLP (本地机器，使用斯坦福的默认模型)上，我得到了以下结果：

root(ROOT-0, Give-1)
iobj(Give-1, me-2)
det(restaurant-4, a-3)
dobj(Give-1, restaurant-4)
case(Drive-7, on-5)
compound(Drive-7, Soquel-6)
nmod:on(Give-1, Drive-7) <--- WRONG HEAD
nsubj(serves-9, that-8)
acl:relcl(Drive-7, serves-9) <--- WRONG HEAD
amod(food-12, good-10)
amod(food-12, french-11)
dobj(serves-9, food-12)

在corenlp.run上，我得到了以下结果：

root(ROOT-0, Give-1)
iobj(Give-1, me-2)
det(restaurant-4, a-3)
dobj(Give-1, restaurant-4)
case(Drive-7, on-5)
compound(Drive-7, Soquel-6)
nmod:on(restaurant-4, Drive-7) <--- CORRECT HEAD
nsubj(serves-9, that-8)
acl:relcl(restaurant-4, serves-9) <--- CORRECT HEAD
amod(food-12, good-10)
amod(food-12, french-11)
dobj(serves-9, food-12)

您将注意到，在本地机器版本中有两个错误。我不知道为什么--尤其是如果这是一个模型问题(我目前正在调试每个注释器的输出，以查看流程返回的内容)。

这些是我使用的注解器："tokenize，ssplit，pos，引理，ner，parse，openie“。这些模型都是从CoreNLP版本3.6.0中直接推出的

所以有人能帮我理解为什么我的结果与演示站点的结果不同吗？

Answer 1

CoreNLP提供了多个解析器来获得选区和依赖树。默认的解析器是PCFG选区分析器，它输出选区树，然后转换成依赖树。

另一方面，corenlp.run使用神经网络依赖分析器直接输出与默认管道输出不同的依赖树。

为了在本地机器上获得相同的输出，请使用以下注解器：

tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,depparse,openie

(如果您只需要解析依赖，lemma、ner和openie都是可选的。)